package com.yuanzhy.tools.commons.math.ml;

/**
 * 聚类demo
 */
public class ClusteringDemo {

    // 原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心，
    //
    // 而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心：
    //
    // 假设已经选取了n个初始聚类中心(0<n<K)，则在选取第n+1个聚类中心时：距离当前n个聚类中心越远的点会有更高的概率被选为第n+1个聚类中心。
    // 在选取第一个聚类中心(n=1)时同样通过随机的方法。
    // 可以说这也符合我们的直觉：聚类中心当然是互相离得越远越好。这个改进虽然直观简单，但是却非常得有效。
    public void kMeansPlusPlusClusterer() {
//        KMeansPlusPlusClusterer<>
    }

    public void multiKMeansPlusPlusClusterer() {
//        new MultiKMeansPlusPlusClusterer();
    }
}
